一种基于蚁群算法的多媒体网络多播路由算法

为了克服蚁群算法（Ant Colony Optimization,ACO）收敛速度慢，易限于局部最小点等缺陷，对ACO进行了改进，在每次循环结束时，保留最优解，自适应地改变挥发度系数，引入遗传算法的交叉算子，提出了一种基于ACO的有时延约束的多播路由算法模型。仿真结果表明，基于改进ACO的多播路由算法模型 可以稳定地获得优于现有启发式算法的解，是一种有效的多播路算法，该算法也适用于并行执行和应用。     

基于最小生成树的时延约束多播路由算法

多播路由已有广泛的应用,但满足时延约束而代价最小的多播路由算法复杂性很高．提出一种快速有效的基于最小生成树满足端到端时延限制的多播路由算法SsTBMR．STBMR试图建立原图的满足时延约束的最小生成树,如果这样的最小生成树不存在,则用已找到的树与时延最小路径一起组成满足时延约束的多播树此算法简单易实现,时间复杂度为O(n2),与Kpp算法的时间复杂度O(△n3)相比,具有更大的应用价值．当然,这是以多播树的费用增大为代价的．实验模拟表明STBMR算法构造的多播树费用比KPP算法构造的约大4%,但STBMR算法执行所耗CPU时间比KPP算法约少54％．     

一种多点动态路由优化算法

将具有平稳优化性能的目的地最优算法和具有良好平均优化性能的“贪心”算法相综合,提出了一种多点动态路由优化算法,与已有的“贪心”算法等相比,该算法具有优化性能平稳、平均优化性能好等优点。     

一种基于多条件约束的路由优化启发式算法

主要研究了2个问题：其一是在网络中寻找一条从源节点到目的节点的路径，该路径满足总长度不大于预设值且总耗费也不大于预设值；其二是在满足总长度和总耗费均不超过各自预设值的条件下，寻找一条优化路径，使得决策者满意其总长度和总耗费．文中首先提出了一个交互式算法来求解后一个问题，该算法利用一个多目标整数规划模型来求解长度和耗费优化的路径．该算法引入目标参考点，在算法的每一次交互步骤中，让决策者通过调整目标参考点来寻找满意解，并压缩了目标搜索空间．然后提出了一个启发式算法来综合解决以上提出的问题，并在文中给出了该算法的完整描述．最后给出了一个仿真实例来验证文中提出的2个算法．     

一种改进的圆裁剪算法

对圆裁剪的经典算法进行了改进，引入4个判断准则，在经典算法进行求交点前就能准确地判别出位于矩形框边界外的交点，从而不必去计算出这些交点的坐标。实践证明，改进后算法的效率有了一定的提高。     

一种优化组播路由费用的算法

为满足某些组播应用（如多媒体通信,分布环境中的协同工作等）。既需优化路由的网络费用,又需优化路由的目的地费用的要求,提出了一种简单可行并且使用灵活的组播路由优化算法。该算法的主要思想是对目的结点费用进行衰减,以使组播路由有更多的共享链路,优化了路由的网络费用,同时还可以调节衰减因子使目的地平均费用也得到优化,克服了已有的优化方案只能优化网络费用或只能优化目的地平均费用的缺点,适用于各种通信场合。     

一种时延约束的多共享组播树构造算法

该文提出了一种时延约束的多共享组播树构造算法,以解决多点到多点组播路由情况下单棵共享树无法满足时延约束的问题。该算法构造覆盖所有源节点和目的节点子集的多棵共享树以满足时延约束的要求,并通过减少共享树个数降低管理开销。该算法计算以每个节点为中心的共享树所能达到的目的节点的子集,将原问题转换为集合覆盖问题,并采用基于矩阵的启发式算法进行求解。仿真实验将该算法和同类算法进行比较,结果表明该算法在不增加管理开销和中心数的情况下,有效地减少了运行时间。     

一种有效的QoS组播路由算法

在多媒体和高速网络时代,组播是能够进一步推动Internet发展的机制之一.通过考虑组播通信服务质量(例如,端到端延迟和出错率)需求与网络资源约束,研究了基于服务质量的组播路由选择算法问题,提出了一个有效的近似算法,即基于Dijkstra算法,在网络资源约束条件下构造满足服务质量需求的组播路由树.仿真研究表明了该算法的可行性及有效性.     

一种基于量子遗传算法的多播路由算法

提出了一种基于量子遗传算法QGA（quantum genetic algorithm）解决多播QoS（quality of service）路由问题的算法．介绍了量子遗传算法的基本原理，给出了算法实现的方法和具体流程，并进行了量子遗传算法在多播路由选择优化方面的仿真实验，证明了量子遗传算法优于常规遗传算法．     

多边形裁剪的一种快速算法

基于扫描线算法给出了关于多边形窗口的一种新的多边形裁剪算法。与已有算法相比，新算法效率更高，易于实现多边形的快速裁剪。     

基于主干树的最小代价组播路由算法

提出基于主干树的最小代价组播路由算法,该算法首先在网络中找出K个代价最小的结点,然后以这K个结点形成一棵树,并称这棵为主干树,然后将不在主干树上的成员结点加入到树上,最后剪去非成员的叶结点。该算法的时间复杂度O(n^3)。该算法所构造的组播树代价略低于MPH算法和KMB算法。     

基于Qos组播路由算法的研究

从源路由算法、分布式路由算法和层次型路由算法3个方面分析了现有Qos组播路由算法,介绍了相关算法的基本思想,并探讨了今后的研究方向。     

组播路由算法综述

在说明组播技术原理的基础上,对目前的组播路由算法进行了回顾,最后指出了组播路由算法的分类及其发展方向.     

一种基于链路优化的时延约束组播路由算法

研究具有时延约束的最小代价组播路由问题，提出一种基于链路优化的组播路由算法求解该问题。算法从最小时延树开始，不断地用低代价链路代替树中高代价链路，以求得满足条件的组播树。仿真实验结果表明，该算法能根据组播应用对时延的要求，快速、有效地构造最优组播树，具有较低的时延。     

带时延约束的动态多播路由算法

考虑多媒体业务端到端的时延要求，需建立有时延约束的Steiner树，提出一种分布式的带时延约束的动态多播路由算法。通过仿真实验验证了算法具有很好的性能和扩展性，优于巳有的几种算法，且能适应多播成员的动态变化。     

一种时延受限共享组播树算法

针对目前基于共享树的组播路由算法中有些算法没有考虑时延约束、有些不能准确地选举出树的中心的情况,提出一种新的时延受限共享组播树算法,并对新算法进行算法分析和仿真实验。该算法首先准确地选择出共享组播树的中心,然后以所选举的中心为树根,构造一棵满足时延约束的最小代价组播树。仿真实验表明,该算法所构造的组播树的成功率要高于RAND DCSHARED,M INMAXD CSHARD,DC IN IT IALDCSHARED等算法,同时也能保证多个源结点到成员结点之间的时延约束。     

基于免疫原理的动态多播路由算法

为了避免传统启发式算法在求解多播路由问题时存在的过早收敛问题,提出了一个新的动态多播路由免疫算法(DCOMIA),此算法利用克隆选择和基因库的思想改善了群体的多样性,并评估了二进制串表示的候选个体.同时,提出了一个改进了的动态约束多播路由问题(MDCMR),试验结果表明:此算法求解该动态多播问题是高效的.     

基于混沌遗传算法的QoS组播路由

针对遗传算法在搜索最优组播树的过程中易发生早熟收敛的缺点,提出一种抑制早熟的混沌遗传算法.利用混沌的随机性和遍历性,将混沌扰动算子加入到遗传算法的操作中,当判断种群有早熟发生时,就对该种群进行类似变异的混沌扰动操作,从而增加了种群的多样性,既保留遗传算法的全局搜索能力又能有效改善算法性能.仿真结果表明,该算法能克服早熟收敛的缺点,又能快速、有效地构造出满足QoS约束要求的最优组播树.     

基于并行量子遗传算法的QoS组播路由方法

通信网络时延受限且满足带宽要求的最小代价组播树问题是NP完全问题,传统方法难以求解,一般采用启发式方法求解.提出了一种基于并行量子遗传算法的服务质量(QoS)组播路由算法,算法中将各个子群体独立地并行进化,并通过相邻子群体间的信息交换实现克服早熟,避免局部收敛的目的,还提出了一种新的动态旋转角调整策略,使算法具有更好的种群多样性和全局寻优能力.仿真实验表明,新算法在求解性能上优于遗传算法(GA)和采用静态旋转角的量子遗传算法(QGA).